The power of nature (sports)? From anthropocentrism to ecocentrism
Notice bibliographique
Résumé
Nature sports include pursuits such as paragliding, white-water kayaking, free diving, mountaineering, and surfing. Participants in nature sports interact with geographical features (e.g. mountains, rivers, oceans, snow fields, ice sheets, caves, rock faces) as well as the dynamic forces that produce them (e.g. gravity, waves, thermal currents, flowing water, wind, rain, sun). In this article, I engage a representational approach to analyze how participants in nature sports interact with nature. Anthropocentric representations privilege participants’ interests, wants, desires, and ends; they typically refer to claims of conquest/achievement in nature, or praise nature for its therapeutic qualities. In contradistinction, ecocentric representations recognize humankind as one entity in an interdependent world that comprises all living organisms and the geological processes and geomorphological features that sustain them. Ecocentric representations of nature sports highlight networks of participants and landforms that help preserve a balance between people and the environment. Yet, notwithstanding the allure of ecocentric representations, especially in the wake of evidence that human-induced greenhouse gases are predisposing environmental calamities, there is a substantial gap between the ontological concepts and categories of ecocentrism and lived sporting experiences and practices in nature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,047 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».